Ta mapa pozwala na szybkie określenie poziomu gęstości zaludnienia w poszczególnych krajach (dane z 2023 roku), dzięki wykorzystaniu różnego natężenia kolorów. Każde natężenie koloru odpowiada pewnemu zakresowi badanej cechy. Natomiast chcąc uzyskać dokładne informacje należy najechać kursorem na wybrany kraj. Dzięki takiej mapie można uświadomić sobie, że gęstość zaludnienia jest bardzo zróżnicowana nawet w sąsiadujących ze sobą krajach. Źródło danych: https://www.kaggle.com/datasets/joebeachcapital/world-population-by-country-2023, https://www.kaggle.com/datasets/tanishqdublish/world-data-population
library(dplyr)
## Warning: le package 'dplyr' a été compilé avec la version R 4.3.2
library(plotly)
## Warning: le package 'plotly' a été compilé avec la version R 4.3.3
## Warning: le package 'ggplot2' a été compilé avec la version R 4.3.2
# Ramka WorldPopulationData2023 zawiera dane o gęstości zaludnienia w 2023 roku,
# ale nie zawiera kodów krajów
# Ramka world_population_data zawiera inne dane o gęstości zaludnienia i zawiera kody
# krajów.
# Będziemy korzystać z danych o gęstości zaludnienia z pierwszej ramki natomiast
# kody krajów przeciągniemy z drugiej.
WorldPopulation2023 <- read.csv("C:\\Users\\juhan\\OneDrive\\Desktop\\LeBihanJulia\\WorldPopulation2023.csv")
ramka_z_kodami_krajow <- read.csv("C:\\Users\\juhan\\OneDrive\\Desktop\\LeBihanJulia\\world_population_data.csv")
ramka_z_kodami_krajow <- ramka_z_kodami_krajow %>%
rename("Country" = "country")
ramka_z_kodami_krajow <- ramka_z_kodami_krajow %>%
select("cca3", "Country")
gest_zalud_swiat <- merge(ramka_z_kodami_krajow, WorldPopulation2023, by = "Country")
plot_ly(gest_zalud_swiat,
z = ~Density.P.Km..,
locations = ~cca3,
type = "choropleth",
locationmode = "ISO-3",
colors = "Blues",
hoverinfo = "text",
text = ~paste("Country: ", Country, "<br>Density: ", Density.P.Km..),
zmin =0,
zmax = 600) %>%
layout(title = "Gęstość zaludnienia na świecie (dane z 2023 roku)") %>%
colorbar(title = "Gęstość (na km^2)")